Bibliographic record
Abstract
*Full article is in French La publication de la leçon inédite du cours de physiques des moeurs et du droit de 1899 sur les sanctions pénales permet de mieux comprendre la typologie des sanctions et responsabilités que Durkheim planifiait de déployer dans le cadre de cette dernière partie de l’éthique objective consacrée à la théorie spéciale des sanctions. Nous nous attardons plus particulièrement, dans cet article, sur la réfutation de la définition de la peine par la douleur et sur les arguments que Durkheim amène pour corriger la définition de la peine qui figure dans la DTS. Nous présentons également l’ébauche d’une typologie des sanctions négatives qui figure dans cette leçon et qui montre que la définition sociologique des sanctions pénales passe par leur comparaison avec d’autres sanctions négatives, tant répressives (publiques et privées) que restitutives (civiles). Enfin, nous soulignons l’intérêt qu’il y a à explorer certains éléments du texte, notamment les sanctions positives et l’éthique subjective qui, bien qu’ils y soient peu développés, permettraient sans doute de parfaire notre compréhension de la sociologie de la morale de Durkheim.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".